【人工智能高频面试题--基础篇】
人工智能面试题，他来了！
人工智能在计算机视觉与图像处理中的应用
1.背景介绍人工智能在计算机视觉与图像处理中的应用1. 背景介绍计算机视觉是一种通过计算机程序对图像进行处理和理解的技术。图像处理是计算机视觉的一个重要组成部分，涉及到图像的存储、传输、处理和显示等方面。随着计算机技术的不断发展，计算机视觉和图像处理技术的应用也越来越广泛。人工智能(AI)是一种通过
盘点国内外免费AI视频工具，助你先人一步拥抱AI
自2022年底ChatGPT横空出世，AIGC（人工智能生成内容）的革新浪潮席卷而来。从最初的文本生成模型，到如今涵盖文本、语音、图像、音乐、视频等多模态大模型的百花齐放，AIGC正在以惊人的速度重塑着内容创作的格局。面对这股势不可挡的潮流，我们唯有积极拥抱AI，将其融入到工作与生活中，才能在未来占
【人工智能学习之图像操作（四）】
非极大值抑制是一种边缘稀疏技术，非极大值抑制的作用在于“瘦”边。对图像进行梯度计算后，仅仅基于梯度值提取的边缘仍然很模糊。函数 cv2.isContourConvex() 可以可以用来检测一个曲线是不是凸的。函数 cv2.convexHull() 可以用来检测一个曲线是否具有凸性缺陷，并能纠正缺陷。
ai写的论文能被查出来吗？怎么利用ai写文章
AIPaperPass是AI原创论文写作平台，免费千字大纲，5分钟生成3万字初稿，提供答辩汇报ppt、开题报告、任务书等，40篇真实中英文知网参考文献，重复率超过10%包退费。尽管AI技术在写作领域取得了显著的进步，但目前的AI写作工具在生成文本时仍存在一些特定的痕迹和模式，这些可以被专门的检测工具
AI智能视觉监控平台开源了——助力企业智慧化升级！
AI视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。用户只需在界面上进行简单的操作，就可以实现全视频的接入及布控。
AI自动生成角色和情节连续的漫画,中山大学&联想提出AutoStudio，可以多轮交互式连续生成并保持主题一致性。
由于尖端的文本转图像 (T2I) 生成模型已经擅长生成出色的单幅图像，因此一项更具挑战性的任务，即多轮交互式图像生成，开始引起相关研究界的关注。此任务要求模型与用户进行多轮交互以生成连贯的图像序列。但是，由于用户可能频繁切换主题，因此当前的努力很难在生成多样化图像的同时保持主题一致性。为了解决这个问
Luma Dream Machine：AI 视频生成
Dream Machine是Luma AI开发的AI视频生成模型，能够快速将文本和图像转换为高质量、逼真的视频，适用于创意视频制作、故事讲述、市场营销及教育培训等场景，提供多样化的摄像机运动选项，帮助用户实现快速、高效的视频创作。
stable diffusion无限贴近真人的调教方法，助力AI变现（下）
做漫画效果时，看用户想要哪种效果：1、完全根据原图画面来出，则直接使用 linear 线稿进行控制即可，现在大部分产品的人转漫画，就是这个方式。2、想用一张真人图参考，最大还原发型，随意变换姿势，可使用 controlnet 的 IP Adapter 模型。但这个方法比较适用于人转漫，如果想出比较写
【机器学习】GANs网络在图像和视频技术中的应用前景
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）由Ian Goodfellow等人于2014年提出，迅速成为机器学习领域的一项革命性技术。GANs通过一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）之间的对抗性训练，实现了数据生成的
LLaVA-1.6：多模态AI新标准，中文零样本能力与低成本训练革命，性能全面超越Gemini Pro
在与前一版本LLaVA-1.5相比，LLaVA-1.6不仅在视觉细节捕捉、OCR能力和视觉对话方面取得了显著进步，还在多项国际评测中表现优异，全面超越了Gemini Pro等商业模型。特别值得一提的是，LLaVA-1.6展现了出色的中文零样本能力，即使用仅考虑英文多模态数据的模型，在中文多模态场景下
2024年6月计算机视觉论文推荐：扩散模型、视觉语言模型、视频生成等
6月还有一周就要结束了，我们今天来总结2024年6月上半月发表的最重要的论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展。
使用粒子滤波（particle filter）进行视频目标跟踪
粒子滤波是一种贝叶斯滤波方法，主要用于非线性、非高斯动态系统中的状态估计。它通过使用一组随机样本（称为粒子）来表示状态的后验概率分布，并通过这些粒子的加权平均来估计状态。
非极大值抑制详细原理（NMS含代码及详细注释）
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）详细原理（含代码及详细注释）
【机器学习】Qwen-VL：基于FastAPI私有化部署你的第一个AI多模态大模型
本文首先在引言中强调了一下OpenAI兼容API的重要性，希望引起读者重视，其次介绍了Qwen-VL的原理与模型结构，最后简要讲了下FastAPI以及搭配组件，并基于FastAPI封装了OpenAI兼容API的Qwen-VL大模型服务端接口，并给出了客户端实现。本文内容在工作中非常实用，希望大家能有
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第304期】Thu, 7 Mar 2024
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览Thu, 7 Mar 2024Totally 67 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computer Vision PapersDART: Implicit Doppler Tomography for Radar Novel Vi
OrangePi AI pro开发板首次上手体验目标检测实例，如此高效敏捷的开发方式令人震惊！
OrangePi AI pro 开发板
【飞桨AI实战】人像分割：手把手带你入门PaddleSeg，从模型训练、推理部署到应用开发
本文通过一个计算机视觉领域中最基础的任务之语义分割，带领大家熟悉百度PaddleSeg深度学习框架中的各种组件，覆盖了数据准备、模型训练评估、推理部署的全流程，最后通过应用开发实现了一个简单的前后端分离项目。
图形渲染在AI去衣技术中的奇妙之旅
接下来，AI会利用深度学习算法，根据大量的衣物数据样本，学习如何去除这些特征，这一过程就像是在脑海中构建起一座图书馆，书架上摆满了各种各样的衣物知识。然而，我们也应该警惕这项技术的双刃剑效应，确保它能够在尊重隐私和伦理的前提下，为我们的生活带来更多的便利和乐趣。今天，我要和大家探讨的，是一个颇具争议
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